Mastercard un service complet d’aide à la décision et de détection de la fraude basée sur la technologie du « machine learning » afin notamment d’augmenter les nombres/taux de validation de transactions non frauduleuses. Baptisée Decision Intelligence, cette solution utilise l’intelligence artificielle pour aider les institutions financières à accroître la précision des validations en temps réel des transactions véritables et réduire le nombre de refus à tort. C’est la première utilisation de l’IA mise en œuvre à l’échelle mondiale directement sur l’ensemble du réseau Mastercard.

Les solutions de notations pour décision actuelles s’appuient principalement sur une évaluation des risques, qui suivent des règles prédéfinies. Decision Intelligence est une nouvelle approche qui va plus loin. La solution dispose d’une vision plus large lors de l’évaluation, la notation et la compréhension de chaque transaction. Les résultats recueillis permettent ensuite à l’émetteur de la carte d’appliquer à la transaction suivante cette intelligence acquise précédemment.

Comment ça marche

Basée sur d’autres services propriétaires, Decision Intelligence est une nouvelle façon de résoudre un vieux problème en utilisant des algorithmes sophistiqués pour fournir un score prédictif à l’émetteur, le tout basé sur une analyse intelligente des données. Ces renseignements sont ensuite incorporés aux solutions actuelles de réduction des fraudes. Les émetteurs peuvent également activer l’outil holistique de Mastercard, qui permet de prendre des décisions en temps réel, basées sur des données, adaptées au compte, et qui inclut également des seuils d’alerte et de refus.

Decision Intelligence examine comment un compte en particulier est utilisé au fil du temps afin d’analyser les habitudes d’achat et détecter celles qui sont normales ou anormales. Ce faisant, il exploite les informations liées au compte comme la segmentation de la valeur client, les profils à risque, la localisation, le commerçant, les données de l’appareil de paiements, l’heure, le jour et le type d’achat effectué. Cette technologie est une fonctionnalité essentielle de la plate-forme Enhanced World Elite et équipe toutes les marques et produits Mastercard sur tous les marchés.

Ces dernières années l’industrie s’est concentrée sur la protection des paiements et la lutte contre la fraude, d’où l’importance de trouver le bon équilibre entre l’approbation des transactions et la gestion de la fraude.

« Allier le machine learning à la prise de décision est une nouvelle façon de créer une expérience positive pour les consommateurs, tout en minimisant les risques de fraudes » commente Al Pascual, Vice-President, Directeur des recherches et Responsable de la fraude et de la sécurité chez Javelin Strategy & Research.

IA à tous les étages

Cette avancée chez Mastercard est exemplaire d’un mouvement général qui laisse une place de plus en plus importante de l’IA dans le secteur bancaire. « Les applications de l’intelligence artificielle dans les secteurs financiers sont nombreuses avec de l’optimisation de taux d’intérêts de prêts, de la détection de fraude, du credit rating d’emprunteurs basés sur les réseaux sociaux, de l’optimisation de planification financière et d’investissements, confirme Olivier Ezratty, conseil en Stratégie de l’innovation[1]. Elles sont également très nombreuses dans le secteur du commerce, du marketing, des ressources humaines et des services juridiques (…). L’intelligence artificielle peut permettre d’augmenter la productivité dans tous les métiers qui manipulent un corpus de données très dense que le cerveau humain n’est pas en mesure de mémoriser ».

« 2017 sera l’année de l’essor des machines intelligentes » considère Dan Hushon, Chief Technology Officer de CSC. Confrontées à ces très larges volumes de données, générées à une vitesse sans précédent, les entreprises devront construire des écosystèmes puis, à terme, y intégrer ces données. Plus ces écosystèmes de données seront étendus, moins il sera nécessaire de réintégrer les données au sein de l’entreprise. Ce modèle organisationnel permettra l’émergence d’une machine basée dans le cloud, capable d’apprendre depuis des plateformes d’intelligence artificielle. Mais il implique également que les cadres d’entreprise se familiarisent véritablement avec le digital et qu’ils soient également capables d’éliminer les éventuels biais liés au digital (tels que ceux mis à jour lors des récentes élections présidentielles américaines). »

En 2017, l’intelligence artificielle (IA) trouvera donc sa place au sein des entreprises : celles-ci sont en effet de plus en plus nombreuses à rechercher des informations contextuelles pour favoriser l’engagement client. C’est ce qu’indique une note que vient de publier le cabinet Forrester intitulée Predictions 2017: Artificial Intelligence Will Drive The Insights Revolution.

Forrester prévoit que l’investissement en matière d’IA va tripler : l’intelligence artificielle va permettre aux utilisateurs professionnels de récolter de précieuses informations auxquelles ils n’avaient pas accès à ce jour et ceci par le biais d’interfaces cognitives intégrées à des systèmes complexes, d’analytiques avancées et de technologie de machine learning. Forrester s’attend à une augmentation de plus de 300% des investissements en informatique cognitive en 2017 par rapport à ceux de 2016.

Les entreprises vont mettre l’accent sur les informations clients : 2017 annonce le début d’une révolution de l’information qui va relancer un mouvement stratégique de la part de nombreuses entreprises pour devenir insight-driven. Celles qui le seront vraiment vont soustraire à celles qui ne le seront pas 1,2 milliard de dollars par an d’ici 2020.

Les projets de gestion des données clients vont croître de 75% : si, aujourd’hui, un peu moins de la moitié des responsables Données et Analytiques déclarent intégrer le big data, près d’un tiers d’entre eux indiquent prévoir d’adopter technologies et solutions big data dans les douze prochains mois.

 

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[1] Les avancées de l’intelligence artificielle – Guide du Big Data – L’annuaire de référence à destinataire des utilisateurs